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Ciencia de datos sociales

La ciencia de datos sociales es un campo interdisciplinario que aborda problemas de las ciencias sociales mediante la aplicación o el diseño de métodos computacionales y digital...

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La ciencia de datos sociales es un campo interdisciplinario que aborda problemas de las ciencias sociales mediante la aplicación o el diseño de métodos computacionales y digitales . Como su nombre indica, se ubica principalmente dentro de las ciencias sociales , pero se apoya en avances técnicos de campos como la ciencia de datos , la ciencia de redes y la informática . Los datos en la ciencia de datos sociales siempre se refieren a seres humanos y provienen de fenómenos sociales, pudiendo ser datos estructurados (por ejemplo, encuestas ) o no estructurados (por ejemplo, huellas digitales ). El objetivo de la ciencia de datos sociales es generar nuevos conocimientos sobre redes sociales , comportamiento humano , ideas culturales e ideologías políticas . Un científico de datos sociales combina el conocimiento del dominio y teorías especializadas de las ciencias sociales con habilidades de programación , estadística y análisis de datos .

Métodos

La ciencia de datos sociales emplea una amplia gama de métodos cuantitativos , tanto métodos establecidos en las ciencias sociales como nuevos métodos desarrollados en la informática y campos interdisciplinarios de la ciencia de datos, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la ciencia de redes . La ciencia de datos sociales está estrechamente relacionada con la ciencia social computacional , pero a veces también incluye datos cualitativos y métodos digitales mixtos. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

Los métodos comunes de la ciencia de datos sociales incluyen:

Métodos cuantitativos :

Métodos cualitativos :

Métodos digitales mixtos :

Uno de los pilares de la ciencia de datos sociales radica en la combinación de datos cualitativos y cuantitativos para analizar fenómenos sociales y desarrollar teorías con fundamentos computacionales. [ 18 ] [ 19 ] Por ejemplo, mediante el uso de métodos mixtos [ 20 ] para digitalizar datos cualitativos y analizarlos mediante métodos computacionales, o mediante el análisis cualitativo y la interpretación de datos cuantitativos. [ 21 ]

Datos

Los científicos de datos sociales utilizan tanto datos digitalizados [ 22 ] (por ejemplo, libros antiguos que han sido digitalizados) como datos digitales nativos (por ejemplo, publicaciones en redes sociales). [ 23 ] Dado que estos datos a menudo adoptan la forma de datos encontrados que fueron producidos originalmente para otros fines (comerciales, gubernamentales, etc.) que no son la investigación, la extracción, limpieza y otras formas de preprocesamiento y minería de datos ocupan una parte sustancial del trabajo de un científico de datos sociales.

Las fuentes de datos SDS incluyen:

Relaciones con otros campos

ciencias sociales

La ciencia de datos sociales forma parte de las ciencias sociales junto con disciplinas establecidas ( antropología , economía , ciencia política , psicología y sociología ) y campos interdisciplinarios más recientes como la ciencia del comportamiento , la criminología , las relaciones internacionales y la ciencia cognitiva . Como tal, su unidad de estudio fundamental son las relaciones sociales, el comportamiento humano y las ideas culturales, que investiga utilizando datos y métodos cuantitativos y/o cualitativos para desarrollar, probar y mejorar teorías fundamentales sobre la naturaleza de la condición humana. La ciencia de datos sociales también se diferencia de la ciencia social tradicional en dos aspectos.

  1. En primer lugar, su objeto principal son los fenómenos y datos digitalizados en el sentido más amplio de esta palabra, que abarcan desde corpus de texto digitalizados hasta las huellas recopiladas por plataformas y sensores digitales. [ 24 ] [ 25 ]
  2. En segundo lugar, más que simplemente aplicar los métodos cuantitativos y cualitativos existentes de las ciencias sociales , la ciencia de datos sociales busca desarrollar y transformar estos a través de la importación e integración de técnicas de ciencia de datos de vanguardia [ 26 ].

Ciencia de datos

La ciencia de datos sociales es una forma de ciencia de datos que aplica métodos computacionales avanzados y estadística para obtener información y perspectivas a partir de los datos. [ 27 ] [ 28 ] Los investigadores de la ciencia de datos sociales suelen utilizar métodos desarrollados por científicos de datos , como la minería de datos y el aprendizaje automático , que incluyen, entre otros, la extracción y el procesamiento de información de fuentes de macrodatos . A diferencia del campo más amplio de la ciencia de datos, que abarca cualquier aplicación y estudio que involucre la combinación de métodos computacionales y estadísticos, la ciencia de datos sociales se centra principalmente en el estudio científico de los datos sociales digitales y/o las huellas digitales del comportamiento humano.

Ciencias sociales computacionales

Al igual que la ciencia social computacional , la ciencia de datos sociales utiliza métodos de ciencia de datos para resolver problemas de las ciencias sociales. Esto incluye la reapropiación y el perfeccionamiento de métodos desarrollados por científicos de datos para que se ajusten mejor a las preguntas y los datos de las ciencias sociales, así como a sus conocimientos y teorías especializados. [ 29 ] [ 30 ] A diferencia de la ciencia social computacional, la ciencia de datos sociales también incluye estudios críticos sobre cómo las plataformas digitales y los procesos computacionales afectan a la sociedad en general y sobre cómo se integran y combinan los enfoques computacionales y no computacionales.

Métodos digitales

Si bien la mayoría de los investigadores de ciencia de datos sociales están estrechamente vinculados o forman parte de la ciencia social computacional, algunos científicos de datos sociales con orientación cualitativa están influenciados por los campos de las humanidades digitales y los métodos digitales [ 31 ] [ 32 ] que surgieron de los estudios de ciencia y tecnología (CTS). Al igual que con los métodos digitales, el objetivo aquí es reutilizar los "métodos del medio" para estudiar la sociedad mediada digitalmente y participar en debates continuos sobre el sesgo en la ciencia y la sociedad, poniendo en diálogo la ciencia social computacional y los métodos digitales. La ciencia de datos sociales también está relacionada con la sociología digital [ 33 ] y la antropología digital , pero en mayor medida aspira a complementar los datos cualitativos y los métodos digitales con técnicas de ciencia de datos de vanguardia.

Historia del campo

El origen del término "ciencia de datos sociales" coincidió con la aparición de varios centros de investigación y programas de grado. [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] En 2016, se inauguró en la Universidad de Copenhague el Centro de Copenhague para la Ciencia de Datos Sociales (SODAS), la primera institución académica que utilizó el nombre SDS. El plan para un centro interdisciplinario que trabajara en la intersección de las ciencias sociales y computacionales tuvo su origen en el Estudio de Redes de Copenhague [ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ] realizado entre 2011 y 2016 por investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) y la Universidad de Copenhague . La Universidad de Oxford y la Universidad de Copenhague estuvieron entre las primeras instituciones de investigación en ofrecer programas de grado en SDS. En 2018, la Universidad de Oxford lanzó el máster de un año en Ciencia de Datos Sociales, [ 41 ] al que siguió el programa de máster de dos años en la Universidad de Copenhague en 2020. [ 42 ] [ 43 ] Desde entonces, un número creciente de universidades ha comenzado a ofrecer programas de posgrado o especializaciones en ciencia de datos sociales.

La ciencia de datos sociales ha surgido tras la creciente disponibilidad de datos sociales digitalizados, a veces denominados Big Data , y la capacidad de aplicar métodos computacionales a estos datos a bajo coste, lo que ha ofrecido nuevas oportunidades para abordar cuestiones sobre fenómenos sociales y comportamiento humano . Si bien el origen de los datos sociales se remonta a la década de 1890 (cuando el Censo de EE. UU. procesó unos 15 millones de registros individuales en forma de tarjetas perforadas ), el auge de los datos sociales en el siglo XXI es una consecuencia directa de la creciente disponibilidad de datos de consumidores resultante del advenimiento del comercio electrónico [ 44 ]. Las oleadas posteriores de disponibilidad de datos sociales no estructurados incluyen el sistema de reseñas de Amazon.com y Wikipedia, y más recientemente, las redes sociales , que han desempeñado un papel clave en el surgimiento de la economía de la atención digital y las grandes empresas tecnológicas .

Críticas y debates

Los científicos de datos han desempeñado un papel vital en la revolución de los datos, tanto durante la fase inicial de optimismo tecnológico en la que el big data e Internet se consideraban la solución a muchos problemas sociales y científicos, como participantes [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] en la reacción negativa contra la tecnología que siguió como resultado, entre otras cosas, del escándalo de datos de Facebook-Cambridge Analytica . Los investigadores y proyectos de investigación en ciencia de datos sociales han tenido un impacto especialmente significativo en los debates y críticas que giran en torno a:

Impacto y ejemplos

La investigación en ciencia de datos sociales se publica normalmente en revistas multidisciplinarias, incluidas las principales revistas generales Science , Nature y PNAS , así como en revistas especializadas destacadas como:

Además, las investigaciones en ciencia de datos sociales se publican en las principales revistas del campo de las ciencias sociales, como American Sociological Review , Psychological Science , American Economic Review y Current Anthropology .

Instituciones de educación e investigación

Existen múltiples definiciones específicas de ciencia de datos sociales, pero varias instituciones en todo el mundo ofrecen actualmente programas de grado e investigación bajo la denominación de Ciencia de Datos Sociales.

Educación

Investigación

Profesiones e industria

Los científicos de datos sociales tienen una gran demanda en toda la sociedad, [ 76 ] específicamente por parte de empleadores que valoran las habilidades interdisciplinarias, y se les puede encontrar trabajando como:

  • 1. Investigadores de la industria: Lugares de trabajo típicos: gobiernos, empresas y corporaciones, institutos de investigación independientes, fundaciones, ONG. Títulos típicos: investigador, gestor de datos, administrador de datos, científico de datos, ingeniero de datos, consultor, gerente, director, socio, políticos, analista de datos, desarrollador de software, BI, UX, UI.Investigador
  • 2. Investigadores académicos: estudiantes de doctorado, investigadores, becarios postdoctorales, profesores.
  • 3. Emprendedores: Inicie su propio negocio utilizando métodos de ciencia de datos sociales para resolver problemas sociales del mundo real. Cargos típicos: CTO, CEO, Científico Jefe de Datos.

Subramas

El campo de la ciencia de datos sociales se puede dividir en una serie de subcampos basados ​​en métodos:

Subcampos basados ​​en métodos

  • Ciencia de redes : El análisis de redes se utiliza a menudo para visualizar o estudiar la dinámica de las redes en los estudios de ciencia de datos sociales. Esto incluye, por ejemplo, las redes sociales.
  • Métodos digitales mixtos: En el análisis cualitativo asistido por ordenador, el investigador suele utilizar métodos computacionales, como técnicas de procesamiento del lenguaje natural o modelado de temas, para explorar un corpus de texto, como discursos parlamentarios o datos de Twitter.
  • Aprendizaje automático para la inferencia causal: Las ciencias sociales suelen estar interesadas en encontrar relaciones causales entre variables. Esto reviste especial interés para la ciencia de datos sociales, donde diversos campos de investigación buscan establecer respuestas políticas adecuadas a los problemas sociales contemporáneos. A menudo, recurren a investigaciones como el enfoque de grafos acíclicos dirigidos de Judea Pearls y el modelo causal de Neymann-Rubin para determinar si existe una relación causal entre dos (o más) variables. Además, la incorporación del aprendizaje automático a la inferencia causal resulta de gran interés.
  • Procesamiento del lenguaje natural: El procesamiento del lenguaje natural aplicado consiste en la adaptación y reutilización de métodos del procesamiento del lenguaje natural y su aplicación a cuestiones de comportamiento social.

Temas

  • Sesgo algorítmico y equidad: Dado el papel cada vez más importante que desempeñan los algoritmos en la vida cotidiana, el estudio de la equidad en este contexto se ha consolidado como un campo de investigación relevante, especialmente en lo que respecta a si las minorías se ven afectadas de forma positiva o negativa por estos algoritmos.
  • Polarización y desinformación: Muchos investigadores utilizan enormes cantidades de datos detallados generados por las redes sociales y los agentes políticos para estudiar el contagio social, la propagación de la desinformación y la información errónea. Estos estudios suelen utilizar textos o interacciones en redes sociales para analizar cómo se comportan e interactúan los políticos y/o el público en el ámbito digital y físico.
  • Ciencia de datos sociales climáticos: La intersección entre la ciencia del clima y los datos digitales (de comportamiento). Esto incluye el activismo climático en las redes sociales y el uso de datos de rastreo digital para investigar cómo las personas y las sociedades se ven afectadas por el aumento de las temperaturas (CITA: El aumento de las temperaturas erosiona el sueño humano a nivel mundial).

Referencias

  1. ↑ Lazer, D., et al. (2009). Ciencias sociales computacionales. Science, 323(5915), 721-723
  2. ↑ Cioffi-Revilla, Claudio (2014). "Introducción a la ciencia social computacional" . Textos en Ciencias de la Computación . doi : 10.1007/978-1-4471-5661-1 . ISSN 1868-0941 . 
  3. ↑ Imai, K. (2018). Ciencia social cuantitativa: una introducción. Princeton University Press
  4. ↑ Veltri, GA (2019). Investigación social digital. Polity Press.
  5. ↑ Grimmer, J., Roberts, ME y Stewart, BM (2022). El texto como datos: un nuevo marco para el aprendizaje automático y las ciencias sociales. Princeton University Press.
  6. ↑ Nippert-Eng, C. (2015). Observando atentamente: una guía para la observación etnográfica. Oxford University Press.
  7. ↑ Venturini, T. y Munk, AK (2022). Mapeo de controversias: una guía de campo. Cambridge: Polity Press
  8. ↑ Ford, H. (2014). Big data y small data: Colaboraciones entre etnógrafos y científicos de datos. Big Data & Society 1(2)
  9. ↑ Blok A. y Pedersen MA (2014). ¿Ciencia social complementaria? Experimentos cualitativos y cuantitativos en un mundo de Big Data. Big Data & Society 1(2): 1–6.
  10. ↑ Munk AK (2019) Cuatro estilos de análisis cualitativo-cuantitativo: comprender el nuevo movimiento gastronómico nórdico en la web. Nordicom Review 40(1): 159–176
  11. ↑ Moats, D. y Borra, E. (2018) Métodos cualitativos y cuantitativos más allá de las redes: Estudio de la difusión de información en Twitter con el secuenciador de modulación. Big Data & Society 5(1).
  12. ^ Isfeldt, AS, Enggaard, TR, Blok, A., Pedersen MA (2022) Grøn Genstart: una microhistoria cuali-cuantitativa de una idea política en tiempo real. Big Data y Sociedad 9 (1)
  13. ↑ Beaulieu, A. (2017) Vectores para el trabajo de campo: pensamiento computacional y nuevos modos de etnografía. En: Hjorth L, Horst H, Galloway A, et al. (eds) The Routledge Companion to Digital Ethnography. Londres: Routledge, pp. 55–65.
  14. ↑ Munk, AK, Winthereik, BR (2022). Etnografía computacional: Un caso de consecuencias metodológicas de la COVID-19. En: Bruun, MH, et al. The Palgrave Handbook of the Anthropology of Technology. Palgrave Macmillan, Singapur
  15. ↑ Paff, S. (2021). Antropología mediante la ciencia de datos. Anales de la práctica antropológica 46 (1): 7- 18.
  16. ↑ Munk, AK, Olesen, AG, & Jacomy, M. (2022). The Thick Machine: Anthropological AI between explanation and explicitation. Big Data & Society, 9(1).
  17. ↑ Pedersen, MA Eds. (2023). Antropología de las máquinas. Número especial de Big Data & Society, 10(1).
  18. ↑ Carlsen, HB y Ralund, S. (2022). Teoría fundamentada computacional revisitada. Big Data and Society 9 (1).
  19. ↑ Nelson, LK (2020). Teoría fundamentada computacional: un marco metodológico. Sociological Methods & Research, 49(1), 3–42. https://doi.org/10.1177/0049124117729703
  20. ↑ Mario Luis Small. Cómo realizar un estudio de métodos mixtos: tendencias recientes en una literatura en rápido crecimiento. Annual Review of Sociology 2011 37:1, 57-86
  21. ↑ Ford, H. (2014) Big data y small data: Collaborations between ethnographers and data scientist. Big Data & Society 1(2): 205395171454433.
  22. ↑ Grimmer, J., & Stewart, BM (2013). El texto como datos: promesas y escollos de los métodos de análisis automático de contenido para textos políticos. Political Analysis, 21(3), 267-297.
  23. ↑ Kramer, AD, Guillory, JE, & Hancock, JT (2014). Evidencia experimental de contagio emocional a gran escala a través de redes sociales. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 111(24), 8788.
  24. ↑ Salganik, MJ (2019). Bit by bit: Social research in the digital age. Princeton University Press.
  25. ↑ Veltri, GA (2019). Investigación social digital. Polity Press.
  26. ↑ Cioffi-Revilla, C. (2010). Ciencia social computacional. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2(3), 259–271. https://doi.org/10.1002/wics.95
  27. ↑ King, G. (2011). Garantizando el futuro rico en datos de las ciencias sociales. Science, 331(6018), 719-721.
  28. ↑ Giles, J. (2012). Ciencia social computacional: Estableciendo vínculos. Nature, 488(7412), 448-450.
  29. ↑ Lazer, D., et al. (2009). Ciencias sociales computacionales. Science, 323(5915), 721-723
  30. ↑ Cioffi-Revilla, C. (2014). Introducción a la ciencia social computacional. Springer London. https://doi . org/10.1007/978-1-4471-5661-1.
  31. ↑ Ruppert, E., Law, J., Savage, M. (2013) Reensamblando los métodos de las ciencias sociales: El desafío de los dispositivos digitales. Theory, Culture & Society 30(4): 22–46.
  32. ↑ Rogers, R. (2019) Doing Digital Methods. North Tyneside: SAGE.
  33. ↑ Marres, N. (2017). Sociología digital: La reinvención de la investigación social. John Wiley & Sons.
  34. ↑ "Centro de Ciencia de Datos Sociales (SoDa)" .
  35. ↑ https://socialdatalab.net/
  36. ↑ https://sodas.ku.dk .
  37. ↑ Blok A. y Pedersen MA 2014. ¿Ciencia social complementaria? Experimentos cualitativos y cuantitativos en un mundo de Big Data. Big Data & Society 1(2): 1–6.
  38. ↑ Stopczynski A, Sekara V, Sapiezynski P, Cuttone A, Madsen MM, Larsen JE, et al. (2014) Medición de redes sociales a gran escala con alta resolución. PLoS ONE 9(4)
  39. ↑ Sekara V, Stopczynski A, Lehmann S (2016) Estructuras fundamentales de redes sociales dinámicas. Proceedings of the National Academy of Sciences 113(36): 9977–9982.
  40. ↑ Sapiezynski, P., Stopczynski, A., Lassen, DD et al. Datos de interacción del Estudio de Redes de Copenhague. Sci Data 6, 315 (2019).
  41. ↑ "OII | Oxford Internet Institute lanza programas de maestría y doctorado en ciencia de datos sociales: se aceptan solicitudes a partir de septiembre de 2017" .
  42. ↑ «Nyheder - Forskning - Videnskab» . 21 de julio de 2009.
  43. ↑ "Máster en Ciencias (MSC) en Ciencia de Datos Sociales - Universidad de Copenhague" .
  44. ↑ Weigend, Andreas (20 de mayo de 2009). "La revolución (o revoluciones) de datos sociales" . Harvard Business Review .
  45. ↑ https://www.humanetech.com
  46. ↑ https://www.penguinrandomhouse.com/books/598206/zucked-by-roger-mcnamee/
  47. ↑ O'Neil, C. 2016. Armas de destrucción matemática: Cómo el Big Data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia. Crown Books
  48. ↑ Tufekci, Z. (2014). Grandes preguntas sobre los macrodatos en redes sociales: representatividad, validez y otros escollos metodológicos. ICWSM'14: Actas de la 8.ª Conferencia Internacional sobre Weblogs y Redes Sociales.
  49. ↑ Acquisti, A., Brandimarte, L., & Loewenstein, G. (2015). La privacidad en el comportamiento humano en la era de la información. Science, 347, 509-514
  50. ↑ "Máster en Ciencias (MSC) en Ciencia de Datos Sociales - Universidad de Copenhague" .
  51. ↑ "Máster en Ciencias Sociales, Datos y Políticas Públicas en India | Amrita Vishwa Vidyapeetham" .
  52. ↑ "Máster en Ciencia de Datos Sociales | Universidad de Oxford" .
  53. ↑ "Maestría en Ciencias de Datos Sociales y Económicos | Maestría | Studium | Fachbereich Politik- und Verwaltungswissenschaft" .
  54. ↑ "Programas de pregrado | HKU - Facultad de Educación" .
  55. ↑ "Máster en Ciencia de Datos Sociales | Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang" .
  56. ↑ "Ciencia de Datos Sociales Aplicada (P.Grad.Dip) - Cursos | Trinity College Dublin" .
  57. ↑ "Máster en Ciencia de Datos Sociales Aplicada" .
  58. ↑ "Máster en Ciencias de Datos Sociales (dos años)" .
  59. ↑ "Máster en Ciencia de Datos Sociales - Grado en Ciencia de Datos Sociales | Universidad de Essex" .
  60. ↑ "Tecnoantropología - Máster" .
  61. ↑ "Máster en Ciencia de Datos Sociales - Detalles del programa" .
  62. ↑ "Licenciatura en Ciencias Sociales y de Datos" . 27 de marzo de 2024.
  63. ↑ "Ciencia de Datos Sociales Aplicada (P.Grad.Dip) - Cursos | Trinity College Dublin" .
  64. ↑ "Máster en Ciencia de Datos Humanos y Sociales : Universidad de Sussex" . 
  65. ↑ "Diploma Internacional en Ciencia de Datos para las Ciencias Sociales - FLACSO México" .
  66. ↑ https://sodas.ku.dk
  67. ↑ "Centro de Ciencia de Datos Sociales | Universidad de Helsinki" .
  68. ↑ http://socialdatalab.net
  69. ↑ "SoDa Labs" .
  70. ↑ "Centro Mannheim para la Ciencia de Datos" .
  71. ↑ https://dsc.uva.nl/hubs/sobe-dsc/sobe-dsc.html?cb
  72. ↑ "Ciencia de datos sociales" .
  73. ↑ https://socialdatascience.umd.edu
  74. ↑ https://csda.aut.ac.nz
  75. ↑ "Computationel SSH - MASSHINE" .
  76. ↑ Jackson, 2023. Carreras no académicas para científicos sociales cuantitativos. Una guía práctica para maximizar tus habilidades y oportunidades.